Présentation de la solution IA de détection des nodules thyroïdiens KFBIO

Le défi : accélérer le diagnostic par IA pour un usage clinique

La solution de détection des nodules thyroïdiens basée sur l’IA de KFBIO nécessitait des améliorations significatives de performance pour offrir une valeur pratique en milieu clinique. Le système devait effectuer l’analyse en moins de 180 secondes pour être viable dans les flux de travail diagnostiques. Les principaux défis techniques étaient les suivants :

• Trouver une alternative économique aux solutions d’inférence coûteuses basées sur GPU
• Optimiser les performances en utilisant des architectures basées sur CPU
• Tirer parti des dernières capacités des processeurs pour une efficacité maximale

La solution : optimisation grâce à la boîte à outils Intel OpenVINO™

Les ingénieurs de KFBIO ont mis en œuvre la distribution Intel de la boîte à outils OpenVINO™ pour transformer leur pipeline d’inférence IA. En passant d’un traitement basé sur GPU à un traitement optimisé pour CPU en utilisant des processeurs Intel® Xeon® Scalable de 3e génération, ils ont obtenu des gains de performance remarquables.

Résultats de performance :

• Inférence 15,17 fois plus rapide par rapport aux charges de travail non optimisées sur les processeurs Intel Xeon Gold 6252
• Performance globale 21,38 fois plus rapide en utilisant les processeurs Intel Xeon 6330
• Temps de traitement inférieur à 180 secondes – répondant aux exigences cliniques critiques

Transformer la détection du cancer de la thyroïde

Les nodules thyroïdiens représentent une préoccupation sanitaire croissante dans le monde, les cas non détectés pouvant évoluer en cancer potentiellement mortel. La solution de KFBIO y répond grâce à :

Une technologie IA avancée :

• Réseaux de neurones convolutifs (CNN) entraînés sur des milliers d’images médicales
• Intégration avec des scanners de pathologie numérique et des appareils OEM de santé
• Taux de détection positif constant >95 % lors des tests de validation

Avantages de la pathologie numérique :

• Permet le diagnostic à distance et la collaboration entre professionnels de santé
• Pallie les pénuries mondiales d’expertise en pathologie
• Améliore l’accès aux soins dans les zones rurales et reculées

Mise en œuvre technique

Le processus d’optimisation a impliqué :

1. Transition d’architecture : passer d’une inférence dépendante du GPU à une inférence optimisée pour CPU
2. Intégration d’OpenVINO : tirer parti des noyaux pré-optimisés et des bibliothèques de fonctions
3. Mise à niveau du processeur : utilisation des processeurs Intel Xeon Scalable de 3e génération pour des capacités améliorées

Impact sur le secteur et applications futures

« Les pathologistes jouent un rôle essentiel dans les décisions médicales vitales, mais les pénuries mondiales limitent l’accès à un diagnostic expert », a déclaré Vito Wang, directeur du développement commercial mondial chez KFBIO. « Notre solution IA, accélérée par la technologie Intel, contribue à combler cet écart en permettant une détection rapide et précise des nodules thyroïdiens, qui peut être déployée même dans des environnements aux ressources limitées. »

Cette mise en œuvre réussie démontre comment l’IA et les architectures de calcul optimisées peuvent :

• Réduire les coûts de diagnostic grâce à un traitement efficace
• Étendre les services médicaux experts aux populations mal desservies
• Soutenir les cliniciens grâce à une assistance diagnostique fiable et rapide

Conclusion

La collaboration de KFBIO avec les technologies Intel a créé une solution IA évolutive et efficace pour la détection des nodules thyroïdiens. En obtenant des temps d’inférence 21,38 fois plus rapides tout en maintenant une grande précision, cette solution représente une avancée majeure dans le diagnostic de santé accessible et alimenté par l’IA. L’approche établit un modèle pour optimiser d’autres applications d’IA médicale en utilisant la boîte à outils OpenVINO et les processeurs Intel Xeon.

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Détails de configuration : tests réalisés sur des processeurs Intel Xeon Gold 6330. Résultats de performance basés sur des analyses comparatives internes de KFBIO. Les résultats réels peuvent varier selon la configuration du système et les caractéristiques de la charge de travail.

Coordonnées :

• En savoir plus sur KFBIO : en.kfbio.cn
• Programme Intel AI Builders : builders.intel.com/ai
• Ressources de la boîte à outils OpenVINO : software.intel.com/openvino-toolkit